简介：为了突破实验室计量校准的局限性,实现对不便送检气体流量计的现场校准,特设计了气体流量现场校准仪.它以两个高精度罗茨流量计为标准表,辅以数据采集与控制模块、稳流装置及气源,从而测出被测流量计测量误差.实验结果表明,该装置可在（0.5~400）m^3/h的流量范围内实现对1.5级及以下气体流量计的校准,装置的扩展不确定度优于0.5%.

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：降维与分类一直是机器学习的研究热点，在很多领域有着成功的应用．针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题，现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群（APSO）优化的混合降维算法．即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集，然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类，最后通过循环迭代得到最优的分类精度．实验证明，混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定，它适用于基因表达数据降维．

简介：射线束分析仪在大型放疗设备的校准中有重要作用,其自身定位精确度在0.1mm.通过搭建基于激光跟踪仪的位移测试系统,对射线束分析仪水平轴的定位精度进行测量校准.将测得的位移数据进行最小二乘拟合,使得拟合曲线上的各点位移与真实位移值之差的平方和最小,此时拟合曲线上各点位移值最接近真实位移.将拟合曲线上各点位移值与标准位移值做差,即可求得各点误差值.实验结果表明,在未使用小支架的情况下位移测量系统的基本误差为0.1636%,利用小支架使激光跟踪仪光束不穿过水箱壁时,位移测量系统的基本误差为0.0616%.实验系统可使射线束分析仪的单轴位移精确度达到0.01mm精度级.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：紫外地球敏感器作为姿态测量装置具有广阔的应用前景,它与星敏感器配合可使航天器的指向精度和稳定度提高一个数量级。针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出了一种基于点Hough变换的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,采用Sobel边缘算子、大津阈值分割、梯度锐化确定边缘快速提取算法,准确提取地球紫外临边特征。然后对临边边缘采用点Hough变换和除噪得到中心的精确位置。结果表明,该方法可实现高精度地球中心提取。

简介：计步是惯性定位导航中重要环节之一,MEMS传感器在惯性定位导航中应用广泛,传统计步算法多采用基于加速度数据的峰值检算法.本算法融合了峰峰检测算法和穿越中间阈值算法,用户手持MEMS设备行走获取加速度计数据,进而算法推算行走的步数和轨迹.算法将从加速度采样数据中判断可能有效的计步点,算法判断这些点是否为有效计步点,进而得出行走的步数.最后结合步长、步数和航向信息推算行人的行走轨迹.实验结果显示,计步数据与实际步数误差为0.75%,推算的轨迹接近实际行走路径.该算法在不同人和不同环境中表现良好.

简介：针对目前缺少对LDPC码TDMP算法理论分析的问题,提出了TDMP算法的高斯近似.基于BP算法和对称条件,得到结果收敛的TDMP算法的高斯近似.利用高斯近似来分析TDMP算法的译码收敛性,为论证TDMP算法的优越性能提供了理论依据.基于Wimax标准,分别对BP算法和TDMP算法的高斯近似进行仿真.仿真结果表明,在相同情况下,TDMP算法译码收敛速度更快,需要的迭代次数更少.同时,给出了TDMP算法分别采用高斯近似和密度进化时的门限值,它们的差别仅为0.03～0.08dB.

简介：行人再识别是视频监控领域的关键问题之一，难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大．基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设，现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法．通过卷积神经网络学习得到哈希函数，结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效，使得相似的图像能够获得相似的哈希编码，最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别．实验结果表明，深度哈希特征能够有效地进行行人再识别，提高了算法的执行效率．

简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.

简介：对基因表达数据进行分类时,超限学习机（ELM）算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法（AGA）具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机（AGA-ELM）的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：在视频编码器中，软判决量化可获得最优编码性能，但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖．比较而言，基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失，但不存在系数间依赖，且非常适合硬件并行流水处理．今采用离线统计的方法，分析余弦变换系数的分布情况，量化余数对量化的具体影响，构建了基于余弦变换系数分布参数，量化余数的自适应偏移模型．基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法．仿真结果表明，该算法在保证并行化处理的条件下，其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升，可接近软判决量化算法性能．

简介：为了定量研究光线光路中辐射能量的传输变化数理表达形式，实现用相对简单有效的光学内辐射传输替代复杂困难的系统全光路外辐射传输的技术过程，建立了光学系统内外辐射传递关系模型。模型结合辐射源的辐射模型和辐射能量在系统内部传输模型，利用微分光线追迹计算的方法，对携带辐射能量的光线传播路径进行分析研究。微分光线光学计算的方法对每一光学元件发射的辐射通量传输过程进行定量分析研究。光学系统的每个被分析的光学元件都被看作朗伯辐射源。而位于它后面的所有光学元件组成新的光学系统。待分析的光学元件发射的辐射通量经过后面的光学系统最终到达探测器面。据此理论分析，设计了光学系统内外辐射传输的理论模型和模型实现的算法程序。根据实验测量数据，应用于构建的模型，计算的最大相对误差为8．2％，平均相对误差为5．1％，对于红外光学系统的实际测量实验，可以满足测量的要求。

简介：针对游移算法因经线收敛引起的极区无法定位定向和格网算法因失去航向基准引起的赤道无法定位定向问题,提出了基于游移方位惯导机械编排的极区格网投影导航算法,推导了格网坐标系与游移坐标系之间的方向余弦矩阵,采用格网航向、格网速度、地心地固坐标作为极区导航参数,建立基于艾伦方差拟合法的惯性信息误差模型,解决了中低纬度和高纬度地区导航算法不统一的问题,实现了惯导全球范围内的定位定向功能。仿真表明提出的格网投影算法在极区48h定位误差为6nmile,格网算法为5nmile,两种算法精度相当,均能满足极区导航的精度要求。

简介：以新欧洲驾驶循环（NewEuropeanDrivingCycle，NEDC）工况下整车能耗和首次提出的换挡点加速度差值和作为目标函数，选定换挡点车速及换挡延迟量为优化变量，建立兼顾经济性和动力性的综合换挡规律优化模型。在NEDC循环工况下，利用带精英策略的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对综合换挡规律的换挡点进行优化，利用Matlab／Simulink仿真平台对三种换挡规律进行仿真对比分析。结果表明，综合换挡规律既能满足整车的动力性，又能获得优异的经济性，从而验证了该优化方法的可行性。